气候变化趋势分析
随着时间变化的一列气候数据构成了一个气候时间序列。
时间序列有以下特征：数据取值随着时间变化；每一时刻取值都是随机的；前后时刻数据之间存在相关性和持续性；序列整体上有上升和下降趋势，并呈现周期振荡，在某一时刻的数据取值出现转折和突变。
分离气候变化趋势常用的做法是用年总量、年均值月季总量构造气候事件序列，消除了固有的周期分量，在做统计处理
常用的分离气候趋势的统计方法：
一、线性趋向估计：建立气候变量和时间的医院线性回归。
计算结果分析：
（1）回归系数b——倾向值：b值得大小反映了上升或下降的速率，即表示上升或下降的速率，或是倾向程度。
（2）相关系数r：表示变量x与时间t之间线性相关的密切程度
二、滑动平均
滑动平均是趋势拟合技术最基础的方法，相当于低筒滤波器，用确定时间序列的平滑值来显示变化趋势。
计算结果：主要从滑动平均序列曲线图来诊断其变化趋势。
三、累积距平
1、实质就是将n个时刻的累积距平值全部算出，画出累积距平曲线进行趋势分析 的过程。
2、计算步骤：先算序列的平均值；再算各个时刻的累积距平值。
3、结果分析：累积距平值呈现上升趋势，表示距平值增加，反之减少。从曲线明显的上下起伏，可以判断其长期显著的演变趋势及持续性变化，甚至可以诊断出发生突变的大致时间。从曲线小的波动变化可以考察其短期的距平值变化。
四、五、七、九点二次平滑（低通滤波器克服滑动平均削弱过多波幅的缺点）
五、五点三次平滑
可以很好地反映序列变化的世纪趋势，特别适合于作相对短时期变化趋势的分析。
六、三次样条函数（对给定的时间序列进行分段曲线拟合的方式）
七、变化趋势的显著性检验
之前讲的线性倾向估计方法考察气候序列的变化趋势，其变化趋势是否显著可以通过对相关系数的显著性检验进行判断，但是，滑动平均、累积距平、多项式等是通过变化趋势曲线直观判断的（具有主观性），与是借助统计检验的办法，这里采用非参数检验法。
计算步骤：（1）、对元气候序列或某种方法的到趋势序列，计算其秩统计量；（2）、计算统计量；（3）计算判断依据Z0.05，若|Z|>Z0.05则判断变化趋势为显著的。
